The effect of surface treatments on the bond strength of polyetheretherketone posts: a systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
<ns3:p>Abstract Background Polyetheretherketone (PEEK) is widely used in the biomedical field due to its outstanding biological and mechanical properties. Originally employed as a temporary abutment in implantology, recent research has expanded its indications for more definitive applications, such as frameworks and dental post and core. This shift requires a thorough assessment of PEEK’s adhesion and mechanical characteristics. However, PEEK’s inert properties and intricate chemistry create difficulties in surface treatment, resulting in reduced surface energy and inadequate adhesion. Various physical and chemical modification techniques, including acid etching (e.g., 98% sulfuric acid), sandblasting with alumina oxide (Al₂O₃), plasma treatment, laser irradiation, silanization, and air abrasion with silica-coated particles, have been proposed to enhance PEEK’s bonding performance. Despite its numerous clinical trials, standardized protocols remain lacking. This systematic review aims to assess the impact of surface treatments on the bonding performance of PEEK posts. Methods A detailed search of the literature will be conducted across several databases including PubMed, Scopus and clinical trial registries. Additional databases such as Cochrane Central, EMBASE, Web of Science and EBSCO will also be included. The search strategy will target controlled randomized studies and non-randomized clinical trials evaluating the impact of surface treatments on PEEK post adhesion strength. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) will be used to assess bias in non-randomized studies, while the Cochrane Risk of Bias (ROB II) tool will be employed for evaluating randomized controlled trials. Data extraction will focus on study design, treatment methods, outcomes and results. This systematic review protocol will adhere to the guidelines for systematic reviews outlined in the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA). Discussion The discussion will explore the implications of findings on clinical practice, highlighting the importance of enhancing PEEK’s bioactivity and surface energy to improve bonding efficacy in dental procedures. Moreover, it will suggest areas for future research to advance dental materials science, aiming to optimize the utilization of PEEK in dental applications Systematic review registration PROSPERO: CRD42024529783 (Registered on 08/04/2024).</ns3:p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».